理論から実践へ - ページ 698 1...691692693694695696697698699700701702703704705...1981 新しいコメント 削除済み 2018.10.31 09:01 #6971 Aleksey Nikolayev:1）コルモゴロフの公理論から、非常に特殊な事象の概念について話しています。 2) この公理系にはアルゴリズムがない。私は、私の発言のどこにもコルモゴロフの公理主義に 違反していませんし、それを否定していないことも確かです。でも、どこかで見たんでしょう？リンク先を教えてください。 ソフトと混同しているのでは？ ここで何を言っているのか？アルゴリズムの結果である事象の話です。 このアルゴリズムでは、イベントxに対して、pの 値が1-pの 値より大きければ1を 代入するという固定条件がある。そうでない場合は、イベントxに 値-1を 割り当てる必要がある。 アルゴリズムが機能すれば、この条件は必ず 満たされる。 この事象が起こることもあれば、起こらないこともあるということですね。 トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム ランダム・ワンダリング: アレクセイニコラエフ さん 2018.10.28 11:17 これは正しくありません。フォールアウトx1=-1も 可能ですが、可能性は低くなります。matstatで言うところの、「試行回数が多いと10％くらいの確率で起こる」ということですね。これは、実は確率論の基本的な公理なのです。もし、あなたがこのことに同意しないのであれば、私はあなたと議論するのを止めるべきでしょう。 あなたの発言は完全に的外れです。そして、コルモゴロフの公理主義に 矛盾する。 全体を冷静に見るようにする。 Aleksey Nikolayev 2018.10.31 09:30 #6972 Олег avtomat:私は、私の発言のどこにもコルモゴロフの公理主義に 違反していませんし、それを否定していないことも確かです。でも、どこかで見たんでしょう？リンク先を教えてください。 ソフトと混同しているのでは？ 何の話ですか？アルゴリズムの結果である事象の話です。 このアルゴリズムでは、イベントxに対して、pの 値が1-pの 値より大きければ1を 代入するという固定条件がある。そうでない場合は、イベントxに 値-1を 割り当てる必要がある。 アルゴリズムが機能すれば、この条件は必ず 満たされる。 でも、この事象はこういうふうに起こるかもしれない、ああいうふうに起こるかもしれないと宣言しているんですね。 あなたの発言は全く合っていません。コルモゴロフの公理系と 矛盾している。 冷静に考えてみてください。最初の定義（Wikiから引用したスレッドの最初のページの写真）では、πは 確率です。あなたのアルゴリズムでは、それらは確率ではありません。 削除済み 2018.10.31 09:43 #6973 Aleksey Nikolayev:最初の定義では、πは 確率です（Wikiから引用したブランチの最初のページの写真）。あなたのアルゴリズムでは、それらは確率ではありません。私のアルゴリズムは、最初の定義と完全に一致しています。 私のアルゴリズムでは、確率piは 一様 分布の区間（0，1）からの乱数生成器によって 与えられ、この関数rnd(1) を用いています。各ステップにおいて、確率piは 関数rnd(1) の更新値で与えられる。 関数rnd(1)はステップごとに再計算されます。 そんなことも知らないの？ Aleksey Nikolayev 2018.10.31 10:04 #6974 Олег avtomat:私のアルゴリズムは、最初の定義と完全に一致しています。 私のアルゴリズムでは、確率πは 区間(0, 1) から一様分布の乱数生成器によって 与えられる。 これは関数rnd(1) である。各ステップにおいて、確率pi は関数 rnd(1) の更新値で与えられる。 関数rnd(1) は各ステップで再計算される。 知らないの？あなたは勘違いしています。あなたのアルゴリズムでは、pは 単なる冗長な変数に過ぎません。pの 条件：p>1-pは、p>1/2の 条件と等価である。p=rmd(1)なので、方向選択条件は、if (rnd(1)>1/2) x[i]=1, doing without anyp と書き換えることができる。最初の定義の範囲内では、特殊なケースを生成するだけで、コードはすべてπ=1/2、つまり「公平なコイン」なのです。 最初の定義を満たすために、アルゴリズムは配列p[n]を入力とし、各i=1,...,nに対して、方向選択条件は次のようになります：if (rnd(1)<p[i]) x[i]=1. Unicornis 2018.10.31 10:25 #6975 Олег avtomat:私のアルゴリズムは、最初の定義と完全に一致しています。 私のアルゴリズムでは、確率πは 区間(0, 1) から一様分布の乱数生成器によって 与えられる。 これは関数rnd(1) である。各ステップにおいて、確率piは 関数rnd(1) の更新値で与えられる。 関数rnd(1)はステップごとに再計算されます。 そんなことも知らないの？品質を向上させるためには、まず配列（例えば1000pc）を作成し、その配列の統計を使ってより正しい配列を選択します。 そして各ステップごとに、すでに用意された配列から順次読み込んでいく必要があるのです。条件付き公平ギャンブルでは、最初にシーケンスが生成され、プレイヤーはこのシーケンスから（その後の）価値を得る。つまり、勝敗条件やプレイヤーの行動による反応は、基本的に排除される。 削除済み 2018.10.31 10:26 #6976 Aleksey Nikolayev:あなたは勘違いしています。あなたのアルゴリズムでは、pは 単なる冗長な変数に過ぎません。pの 条件：p>1-pは、p>1/2の 条件と等価である。p=rmd(1)なので、方向選択条件は、if (rnd(1)>1/2) x[i]=1, doing without anyp と書き換えることができる。最初の定義内では、すべてのπ=1/2 が「公平なコイン」であるという特殊なケースしか生成されないのです。 最初の定義に合わせるために、アルゴリズムはp[n] を入力とし、各i=1,...,nに対して、方向選択条件は次のようになります：if (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.1) 勘違いしている。このアルゴリズムは、修正、簡略化、最適化が可能です。信じてください、いろいろな方法で再構築できます。 しかし、本質は変わりません。 結果は、ランダムウォーク過程なのです。 2) この配列には、同じrnd(1) を入れること。そして、原則的には何も変わらなかったでしょう。 項目1参照。 あなたは議論のための議論をしている。なぜかそう思えてしまう...。いわばIMHO...。SBを自分で作ればいいんです。5分もあれば、何も作る必要はありません。 もっとも、あなたの発言から判断すると、SBをモデリングしたことはないのでしょうが。 削除済み 2018.10.31 10:31 #6977 Unicornis:品質向上のため、最初に配列（例えば1000個）を作成し、その統計に基づいてより正しい配列を選択し、各ステップごとに既に作成された配列から連続的に読み出しを行う。条件付き公平ギャンブルでは，まずシーケンスが生成され，次にプレイヤーがこのシーケンスから（その後の）値を取得する．つまり，勝敗条件やプレイヤーの行動による反応は，基本的に排除される．ここにはすでにギャンブルが絡んでいる...。 SBの自分バージョンを作るだけ-5分でできます。 Aleksey Nikolayev 2018.10.31 10:50 #6978 Олег avtomat:2) この配列には、同じrnd(1) を入れる必要がある。そして、原理的には何も変わらない。 ポイント1参照。必ずしもランダムではなく、膨大な数のバリエーションがあり、結果も大きく異なるのです。例えば、配列の先頭では1/2より小さく、配列の末尾では1/2より大きい（配列全体の平均で約1/2）。そうすると、下降トレンドの 反転から上昇トレンドの反転というパターンが生まれます。 削除済み 2018.10.31 10:58 #6979 Aleksey Nikolayev:必ずしもランダムではなく、膨大な数の選択肢があり、結果もまったく異なる。例えば、配列の最初では確率は1/2より小さく、最後では大きくなります（配列の平均は約1/2）。下降トレンドが 上昇トレンドに変わるというパターンを得ることができるのです。もう荒らし始めてるのか...。 この「全く異なる結果をもたらす膨大な数の可能なバリエーション」の中から、何か1つのバリエーションに決めなければならない。実演した選択肢に落ち着きました。 バリエーションを選ぶことができます。 SBのバリエーションを自分で作ればいいのです。 5分もあれば、何も発明する必要はありません。 しかし、あなたの発言から判断すると、SBをモデリングしたことがないのでしょう。 正直なところ、この空疎な反芻にはうんざりしている。 Igor Makanu 2018.10.31 11:16 #6980 ランダムウォークとホワイトノイズ、期待値と確率を混同している人に向けて、話を続ける。 1...691692693694695696697698699700701702703704705...1981 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
1）コルモゴロフの公理論から、非常に特殊な事象の概念について話しています。
2) この公理系にはアルゴリズムがない。
私は、私の発言のどこにもコルモゴロフの公理主義に 違反していませんし、それを否定していないことも確かです。でも、どこかで見たんでしょう？リンク先を教えてください。
ソフトと混同しているのでは？
ここで何を言っているのか？アルゴリズムの結果である事象の話です。
このアルゴリズムでは、イベントxに対して、pの 値が1-pの 値より大きければ1を 代入するという固定条件がある。そうでない場合は、イベントxに 値-1を 割り当てる必要がある。
アルゴリズムが機能すれば、この条件は必ず 満たされる。
この事象が起こることもあれば、起こらないこともあるということですね。
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
ランダム・ワンダリング:
アレクセイニコラエフ さん 2018.10.28 11:17
これは正しくありません。フォールアウトx1=-1も 可能ですが、可能性は低くなります。matstatで言うところの、「試行回数が多いと10％くらいの確率で起こる」ということですね。これは、実は確率論の基本的な公理なのです。もし、あなたがこのことに同意しないのであれば、私はあなたと議論するのを止めるべきでしょう。
あなたの発言は完全に的外れです。そして、コルモゴロフの公理主義に 矛盾する。
全体を冷静に見るようにする。
私は、私の発言のどこにもコルモゴロフの公理主義に 違反していませんし、それを否定していないことも確かです。でも、どこかで見たんでしょう？リンク先を教えてください。
ソフトと混同しているのでは？
何の話ですか？アルゴリズムの結果である事象の話です。
このアルゴリズムでは、イベントxに対して、pの 値が1-pの 値より大きければ1を 代入するという固定条件がある。そうでない場合は、イベントxに 値-1を 割り当てる必要がある。
アルゴリズムが機能すれば、この条件は必ず 満たされる。
でも、この事象はこういうふうに起こるかもしれない、ああいうふうに起こるかもしれないと宣言しているんですね。
あなたの発言は全く合っていません。コルモゴロフの公理系と 矛盾している。
冷静に考えてみてください。
最初の定義（Wikiから引用したスレッドの最初のページの写真）では、πは 確率です。あなたのアルゴリズムでは、それらは確率ではありません。
最初の定義では、πは 確率です（Wikiから引用したブランチの最初のページの写真）。あなたのアルゴリズムでは、それらは確率ではありません。
私のアルゴリズムは、最初の定義と完全に一致しています。
私のアルゴリズムでは、確率piは 一様 分布の区間（0，1）からの乱数生成器によって 与えられ、この関数rnd(1) を用いています。
各ステップにおいて、確率piは 関数rnd(1) の更新値で与えられる。
関数rnd(1)はステップごとに再計算されます。 そんなことも知らないの？
私のアルゴリズムは、最初の定義と完全に一致しています。
私のアルゴリズムでは、確率πは 区間(0, 1) から一様分布の乱数生成器によって 与えられる。 これは関数rnd(1) である。
各ステップにおいて、確率pi は関数 rnd(1) の更新値で与えられる。 関数rnd(1) は各ステップで再計算される。
知らないの？
あなたは勘違いしています。あなたのアルゴリズムでは、pは 単なる冗長な変数に過ぎません。pの 条件：p>1-pは、p>1/2の 条件と等価である。p=rmd(1)なので、方向選択条件は、if (rnd(1)>1/2) x[i]=1, doing without anyp と書き換えることができる。最初の定義の範囲内では、特殊なケースを生成するだけで、コードはすべてπ=1/2、つまり「公平なコイン」なのです。
最初の定義を満たすために、アルゴリズムは配列p[n]を入力とし、各i=1,...,nに対して、方向選択条件は次のようになります：if (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.
私のアルゴリズムは、最初の定義と完全に一致しています。
私のアルゴリズムでは、確率πは 区間(0, 1) から一様分布の乱数生成器によって 与えられる。 これは関数rnd(1) である。
各ステップにおいて、確率piは 関数rnd(1) の更新値で与えられる。
関数rnd(1)はステップごとに再計算されます。 そんなことも知らないの？
品質を向上させるためには、まず配列（例えば1000pc）を作成し、その配列の統計を使ってより正しい配列を選択します。 そして各ステップごとに、すでに用意された配列から順次読み込んでいく必要があるのです。条件付き公平ギャンブルでは、最初にシーケンスが生成され、プレイヤーはこのシーケンスから（その後の）価値を得る。つまり、勝敗条件やプレイヤーの行動による反応は、基本的に排除される。
あなたは勘違いしています。あなたのアルゴリズムでは、pは 単なる冗長な変数に過ぎません。pの 条件：p>1-pは、p>1/2の 条件と等価である。p=rmd(1)なので、方向選択条件は、if (rnd(1)>1/2) x[i]=1, doing without anyp と書き換えることができる。最初の定義内では、すべてのπ=1/2 が「公平なコイン」であるという特殊なケースしか生成されないのです。
最初の定義に合わせるために、アルゴリズムはp[n] を入力とし、各i=1,...,nに対して、方向選択条件は次のようになります：if (rnd(1)<p[i]) x[i]=1.
1) 勘違いしている。このアルゴリズムは、修正、簡略化、最適化が可能です。信じてください、いろいろな方法で再構築できます。 しかし、本質は変わりません。 結果は、ランダムウォーク過程なのです。
2) この配列には、同じrnd(1) を入れること。そして、原則的には何も変わらなかったでしょう。 項目1参照。
あなたは議論のための議論をしている。なぜかそう思えてしまう...。いわばIMHO...。
SBを自分で作ればいいんです。5分もあれば、何も作る必要はありません。 もっとも、あなたの発言から判断すると、SBをモデリングしたことはないのでしょうが。品質向上のため、最初に配列（例えば1000個）を作成し、その統計に基づいてより正しい配列を選択し、各ステップごとに既に作成された配列から連続的に読み出しを行う。条件付き公平ギャンブルでは，まずシーケンスが生成され，次にプレイヤーがこのシーケンスから（その後の）値を取得する．つまり，勝敗条件やプレイヤーの行動による反応は，基本的に排除される．
ここにはすでにギャンブルが絡んでいる...。
SBの自分バージョンを作るだけ-5分でできます。2) この配列には、同じrnd(1) を入れる必要がある。そして、原理的には何も変わらない。 ポイント1参照。
必ずしもランダムではなく、膨大な数のバリエーションがあり、結果も大きく異なるのです。例えば、配列の先頭では1/2より小さく、配列の末尾では1/2より大きい（配列全体の平均で約1/2）。そうすると、下降トレンドの 反転から上昇トレンドの反転というパターンが生まれます。
必ずしもランダムではなく、膨大な数の選択肢があり、結果もまったく異なる。例えば、配列の最初では確率は1/2より小さく、最後では大きくなります（配列の平均は約1/2）。下降トレンドが 上昇トレンドに変わるというパターンを得ることができるのです。
もう荒らし始めてるのか...。
この「全く異なる結果をもたらす膨大な数の可能なバリエーション」の中から、何か1つのバリエーションに決めなければならない。実演した選択肢に落ち着きました。
バリエーションを選ぶことができます。
SBのバリエーションを自分で作ればいいのです。 5分もあれば、何も発明する必要はありません。 しかし、あなたの発言から判断すると、SBをモデリングしたことがないのでしょう。
正直なところ、この空疎な反芻にはうんざりしている。
ランダムウォークとホワイトノイズ、期待値と確率を混同している人に向けて、話を続ける。